# 1. 静态脱敏（SDM，ETL 生成脱敏副本）与动态脱敏（DDM，查询时按角色实时遮盖）分别如何实现？二者在性能开销、存储成本与适用场景上有何差异？ A 静态脱敏生成脱敏副本、存储成本高但查询快，动态脱敏原地遮盖、存储低但有查询开销 ✓ 正确答案 B 两者性能与存储成本完全相同 C 静态脱敏在查询时实时遮盖，动态脱敏在落库时脱敏 D 动态脱敏会改变源数据
# 2. 差分隐私的原理（对查询结果注入拉普拉斯/高斯噪声、隐私预算 ε 可组合可度量）是什么？为什么说它是唯一有数学可证明保障的隐私定义？ A 差分隐私不注入噪声，直接返回真实结果 B k-匿名与差分隐私一样有数学可证明保障 C 差分隐私通过注入噪声并以 ε 给出可证明的隐私损失上界，具有组合性与可度量性 ✓ 正确答案 D ε 越大隐私保护越强
# 3. 令牌化（Tokenization，令牌库映射）与格式保留加密 FPE（FF1/FF3）在可逆性、可查询性与密钥管理上有何差异？PCI-DSS 卡号场景如何选型？ A PCI 场景下始终应选令牌化，无需考虑查询需求 B 令牌化依赖密钥，FPE 依赖令牌库 C 两者都不可逆 D FPE 是确定性加密、留格式且可关联查询，令牌化依赖令牌库映射，二者可逆性载体不同 ✓ 正确答案
# 4. 生产到测试环境的脱敏流水线如何保证参照完整性与关联一致（同一用户 ID 在各表映射到同一令牌、外键不断裂）？ A 每个表可以随机映射，无需保持一致 B 脱敏只处理数据，不关心外键 C 用确定性映射保证同一 ID 映射到同一令牌，并对主外键使用同一套映射以保持外键不裂 ✓ 正确答案 D 映射表会导致外键断裂
# 5. 列级加密、TDE 与数据脱敏的边界与协同关系是什么（加密解决静态机密性、脱敏解决使用中的可见性、二者如何叠加）？ A TDE 能解决授权用户看到明文的问题 B 列级加密后列仍可直接索引查询 C 三种机制完全等价，可任选其一 D 加密解决静态机密性，脱敏解决使用中的可见性，三者可叠加形成纵深防御 ✓ 正确答案
# 6. PostgreSQL 如何用 security_barrier 视图 + 行级安全（RLS）或脱敏扩展实现动态脱敏？MySQL Enterprise Data Masking 的函数式脱敏如何工作？ A PostgreSQL 只支持 RLS，不支持视图脱敏 B security_barrier 视图防止查询条件被下推导致绕过脱敏 ✓ 正确答案 C 脱敏规则只能由应用层控制 D MySQL 脱敏函数必须在应用层调用，无法在数据库层使用
# 7. 如何验证脱敏效果（残留敏感信息扫描、字段分布对比、重识别风险评估）？ A 脱敏后无需验证 B 只需扫描残留敏感值即可，无需看分布 C 需通过残留扫描、字段分布对比与重识别风险评估，证明既无残留又保持可用且风险可控 ✓ 正确答案 D 分布对比与脱敏效果无关
# 8. GDPR 场景下不可逆脱敏（匿名化，不再属个人数据）与可逆脱敏（假名化）如何分别处理删除权与可追溯需求？ A 匿名化仍属个人数据，受删除权约束 B 两者处理删除权的方式完全相同 C 假名化不可逆 D 匿名化不可逆、不再属个人数据、可豁免删除权但失去可追溯；假名化可逆、保留追溯但受删除权约束 ✓ 正确答案
# 9. PostgreSQL 与 MySQL 的选型，特性、社区、生态？ A MySQL 支持物化视图与递归 CTE，功能强于 PostgreSQL B 两者完全等价 C PostgreSQL 不支持 JSON 类型 D PostgreSQL 功能更丰富、扩展强，MySQL 更简单易用且生态庞大，选型取决于高级特性与生态诉求 ✓ 正确答案
# 10. 关系数据库 vs NoSQL 数据库的核心差异，Schema、事务、扩展性？ A NoSQL 提供强 ACID 多表事务，关系库只提供最终一致 B 关系库 Schema 严格、ACID 强，NoSQL 模型灵活、原生水平扩展，选型取决于一致性需求与扩展需求 ✓ 正确答案 C 两者在 Schema 与事务上完全一致 D 关系库原生水平扩展，NoSQL 只能垂直扩展
# 11. 关系数据库 vs 键值数据库（Redis）的应用边界？ A Redis 适合复杂关系查询 B Redis 适合作为唯一权威存储 C 关系库管理需强一致与复杂查询的数据，Redis 提供低延迟缓存与实时统计，二者常组合并要处理缓存一致性 ✓ 正确答案 D 关系库不支持持久化
# 12. k-匿名、l-多样性、t-接近性分别防御什么攻击（身份识别、属性推断、分布偏斜）？工程落地时的泛化/抑制成本如何？ A 三者都防御同一种攻击 B t-接近性只要求 k 条记录 C k-匿名防身份识别、l-多样性防属性推断、t-接近性防分布偏斜，但泛化/抑制会降低数据可用性 ✓ 正确答案 D 三者提供可证明的隐私保证
# 13. 关系数据库 vs 文档数据库（MongoDB）的取舍？ A 文档库 Schema 灵活、易水平扩展，关系库强事务强关联，取舍取决于数据形态与查询模式 ✓ 正确答案 B 关系库 Schema 灵活、文档库结构固定 C MongoDB 支持复杂多表 join，强于关系库 D MongoDB 不支持事务
# 14. NewSQL（TiDB、CockroachDB）与传统关系数据库的取舍？ A 传统关系库原生支持水平扩展，NewSQL 不支持 SQL B NewSQL 提供标准 SQL 与强 ACID，同时利用分布式架构支持水平扩展与高可用 ✓ 正确答案 C 两者在部署与运维复杂度上完全相同 D NewSQL 不支持 ACID 事务
# 15. 图数据库的选型，Neo4j、TigerGraph、JanusGraph、Amazon Neptune？ A Neo4j 原生图存储与 Cypher 语言适合关系遍历，TigerGraph 擅长超大规模图算法，Neptune 是托管云图库 ✓ 正确答案 B Neo4j 是分布式图计算引擎，适合 MapReduce 批处理 C 所有图数据库都不支持事务 D 图数据库与关系数据库场景完全一致
# 16. 时序 vs 关系数据库，何时使用时序库？ A 关系库对时序数据天然高效，无需专门时序库 B 时序库针对高频写入、时间范围查询、降采样与保留策略做了优化 ✓ 正确答案 C 时序库适合复杂多表关联查询 D 时序数据无需时间戳
# 17. 时序数据库的选型，InfluxDB、TimescaleDB、Prometheus、OpenTSDB？ A Prometheus 专为云原生监控与告警设计，InfluxDB 通用时序，TimescaleDB 复用 PostgreSQL 的 SQL ✓ 正确答案 B 所有时序库都基于 Pull 模型 C TimescaleDB 基于 HBase 构建 D OpenTSDB 是 PostgreSQL 扩展
